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一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

作者:汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年,不仅在技术方面有很好的积累,而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员,在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现:不管是“从图中找到人脸的位置”,或是“识别出这个人脸对应的身份”,亦或是其他,大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此,笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念,主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解,方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介

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    使用人脸识别的打卡程序

    6月初北京的疫情响应已经降到了三级,没想到中旬时疫情又卷土重来,每天都有10~30个确诊病例的新增,按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制,疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下,疫情有一两个月就结束了,使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了,疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序:一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了,另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序,这个重任当然就落到了我们开发部上,虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。

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    视频人脸模糊:微软研究院最新基于 AI 算法的自动打码技术

    【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内

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    SFFAI分享 | 王玫:自然环境下的多种族人脸:利用信息最大化自适应网络去减少种族偏差【附PPT,视频】

    种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题,但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中,我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”(RFW)的数据库。利用该数据库,我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后,我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差,并提出了一个深度信息最大化自适应网络(IMAN)。在算法中,我们以白种人作为源域,其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布,另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外,我们还提出了一种新的互信息损失,在没有标签的情况下,进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明,IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。

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    谁能驾驭马赛克?微软AI打码手艺 VS 谷歌AI解码绝活儿

    上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域

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    领券